学术报告会：Majorized and Generalized ADMM for Convex Composite Programming

报告题目：Majorized and Generalized ADMM for Convex Composite Programming

报 告 人： 肖运海 （河南大学 教授）

报告时间：2024年10月12日周六09：00

报告地点：S3-313

Abstract：Generalized ADMM is an extension of traditional ADMM, inspired by the generalized Proximal Point Algorithm (PPA) introduced by Bersakes and Eckstein. Majorized ADMM is a technical approach designed to handle objective functions that are non-quadratic. In this talk, we will provide a brief overview of recent advancements in generalized ADMM, incorporating the majorization technique, and explore various applications.

个人简介：

肖运海，河南大学教授，博士生导师，河南省特聘教授，河南省杰出青年基金获得者，研究方向为运筹优化和高维统计等。肖运海于2001年本科毕业于河南师范大学，2004年获得广西大学硕士学位，2007年获得湖南大学博士学位，并在南京大学和台湾成功大学完成博士后研究。曾在加拿大西蒙弗雷泽大学、新加坡国立大学、香港理工大学和台湾成功大学等进行学术交流访问。主持研究国家自然科学基金面上项目3项、青年项目1项，中国博士后面上项目1项。在MPC、COAP、JSC、OMS、CSDA等学术期刊上发表论文60余篇，总被引超过1400次。兼任中国运筹学会理事、副秘书长、宣传工作委员会副主任，中国工业与应用数学会理事、青年工作委员会副主任，中国运筹学学会数学规划分会常务理事、算法软件与应用分会常务理事，河南省运筹学会副理事长、河南省优选法统筹法与经济数学研究会副理事长，河南大学第五届校学术委员会委员等。